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1.原理分布式锁的一个基本原理就是多个服务内的多个线程访问某资源时，全都到同一个地方占坑，这个地方就是缓存，被所有服务共享的缓存，第一个访问的线程会去缓存中设置一个keyvalue缓存，由于是原子性的操作，后面的线程设置同样key时缓存失败，从而实现一个分布式的锁2.linux命令实现方式指令参考http://www.redis.cn/commands/set.html从上链接可以看到当给set指
Redis（Remote Dictionary Server）是一个开源的、基于内存的数据结构存储系统，支持多种数据结构（如字符串、哈希、列表、集合等）。其高性能和丰富的功能使其成为缓存系统的首选。本文详细介绍了Spring Boot与Redis的集成方法，以及如何通过缓存注解和性能优化技巧提升系统性能。希望这些内容能帮助开发者更好地利用Redis优化应用。
Redis的应用场景非常广泛。虽然Redis是一个key-value的内存数据库，但在实际场景中，Redis经常被作为缓存来使用，如面对数据高并发的读写、海量数据的读写等。举个例子，A网站首页一天有100万人访问，其中有一个“积分商城”的板块，要直接从数据库查询，那么一天就要多消耗100万次数据库请求。...
介绍加速应用程序的一种常见方法是引入缓存。通常，首先想到的选项是使用 MemoryCache （RAM） 来保存一些数据，以加快检索速度。此方法适用于单体式应用程序。但是，在微服务解决方案中，每个服务都可以独立扩展，使用本地缓存可能会破坏微服务架构模式的无状态规则。因此，更好的解决方案是使用分布式缓存。在 .NET 中，与分布式缓存的常见交互是通过称为 的接口。分布式缓存在 .NET 应用程序中工
使用ehcache3+redisson，实现本地缓存配置管理及分布本地缓存更新方案。项目使用springboot3.1.7 gradle8.5。2）cache配置 jcache-----application.properties。两个服务80与8080端口，80端口服务更新数据，两个服务订阅变更消息更新缓存；1）开启注解-----spingboot启动类或配置类。再次测试80服务数据变更后，获取
Apache ignite分布式内存计算框架介绍
面试官很喜欢问的一个问题，你们系统有用 Redis？使用Redis实现了哪些业务场景？如何保证数据的一致性？缓存穿透，缓存击穿（缓存失效），缓存雪崩
什么？这么常见的分布式数据集还有你没用过的？
1. 缓存的基本原理和应用场景根据数据的使用频率和方式分类静态数据：一般不变，类似于字典表准静态数据：变化频率很低，部门结构设置，全国行政区划数据等中间状态数据：一些计算的可复用中间数据，变量副本，配置中心的本地副本热数据：使用频率高读写比较大：读的频率 >> 写的频率这些数据适合于使用缓存的方式访问 广义上来说，为了加速数据处理，让业务更快访问的临时存放冗余数据，都是缓存 狭义上，现
服务器接收到请求后，根据这些标识判断缓存资源是否仍然有效。如果缓存有效，服务器会返回 304 状态码，告知浏览器可以复用本地缓存；如果缓存无效，则返回 200 状态码，并发送最新的资源。强缓存由浏览器决定是否命中。当浏览器发起请求时，会先检查本地缓存，判断是否存在符合条件的缓存资源。，表示资源从内存缓存中读取；页面关闭后再次访问，如果强缓存命中，HTTP 状态码为。协商缓存则是由服务器决定是否命中
《Redis分布式锁实现指南》摘要：本文系统介绍了Redis分布式锁的实现方案，从基础SET命令到Redisson高级特性。
只部署在一台服务器上的架构，包含应用和数据库等服务随着用户和数据量的增长，单机架构的性能瓶颈也越来越明显优点是简单，部署方便，成本低廉，适合小型应用缺点是扩展性差，无法满足高并发访问，无法应对大流量的访问解决办法通常有两个：开源节流。
答：先更新数据库，后删除缓存，也有可能会存在问题，A去读取缓存，发现没有把数据库的值读取到了，准备去写给缓存，B把数据库更新，同时还删了缓存，A更改数据库，问题很难复现，因为在B更新数据的之前，A要去读取完数据库，同时还没有写到缓存的时候，（这步难）B要去执行删除缓存，A在覆盖缓存。当然，如果是方案3，也可以玩出花，由于是先删除缓存，再更新数据库，我们再最后一步，和上面一样再来个删除，确保最后一步
浪潮自研的智慧BMC系统支持"零接触"运维，可实现远程故障诊断和固件升级。某互联网企业的运维主管表示："这套系统将我们的故障处理时间从平均4小时缩短至30分钟，大大提高了数据中心的运行效率。管理功能："零接触"运维。
KV缓存技术摘要：KV缓存通过缓存历史token的Key和Value向量，显著提升大语言模型推理效率。其核心价值在于将生成每个新token的计算复杂度从O(n)降至O(1)，实际可带来10-50倍的推理加速。技术实现包括KV缓存条目设计（存储K/V张量及访问统计）和缓存管理器（基于LRU策略），适用于长文本生成、对话系统等场景。优化方向包括内存效率提升和访问统计监控。该技术已成为大模型推理的关键优
首先来看看常见的资源访问地址模式：代码语言：Bash自动换行AI代码解释如果没有使用restful，那么Nginx的配置文件需要这样配置：展开代码语言：JSON自动换行AI代码解释} } }显得有些复杂和固化。如果使用restful，就可以这样配置：展开代码语言：JSON自动换行AI代码解释如果conf的内容过长，还可以进行模块化配置，使用include引用：比如把下面的：展开代码语言：Bash自
提高代码可维护性：使用 Riverpod 进行状态管理，代码结构更清晰增强数据持久性：实现购物车数据的本地缓存，确保应用重启后数据不丢失提升用户体验：优化购物车操作的响应速度和流畅度增强跨平台兼容性：针对 OpenHarmony 平台进行专门的适配简化开发流程：封装购物车服务，减少重复代码云同步：实现购物车数据的云端同步，支持多设备共享购物车离线购物：增强离线购物体验，在网络恢复后自动同步智能推荐
Contextual AI推出的Agent Composer工具可将企业RAG系统从简单问答机升级为能主动干活的智能体。通过可视化拖拽界面，业务人员无需复杂编码即可构建自动化工作流，降低AI智能体开发门槛。这一工具基于现有RAG系统进行升级改装，让企业前期投资得以延续，有望改变普通人与AI交互方式，同时也为开发者带来新机遇与挑战。
SWR（Stale-While-Revalidate）是一种数据获取策略，最初源自HTTP RFC 5861规范，后被Vercel团队引入前端开发领域并开源为React Hooks库。其核心思想是先展示陈旧数据（stale），同时在后台重新验证（revalidate）最新数据，从而在保证用户体验流畅性的同时确保数据的及时更新。高效的数据请求与缓存管理智能的自动重新验证机制优雅的错误处理与重试策略灵
TanStack Query（前身为React Query）是一个专为数据获取和状态管理设计的轻量级库，它解决了传统React/React Native应用中常见的"数据获取与状态管理"难题。与Redux等全局状态管理方案不同，TanStack Query专注于服务端状态管理，能够自动处理数据获取、缓存、同步和更新等复杂流程，极大简化了异步数据处理代码。在React Native应用中，网络请求和
Redis是一款高性能键值对非关系型数据库，采用内存存储并支持持久化。其核心结构分为逻辑层面（键空间和多种底层数据结构）和物理层面（单线程模型与分布式架构）。Redis通过单线程+IO多路复用实现高并发，支持String、Hash等数据类型，底层根据数据规模选择最优结构（如压缩列表或哈希表）。数据流转流程包括命令解析、内存操作和持久化处理。分布式环境下采用主从复制和集群分片机制，兼顾性能与扩展性。
尽管 Moltbot 项目开发者 Peter Steinberger 试图平稳过渡，但改名过程却演变成了一场技术与舆论的灾难。Clawdbot 火了，非常火那种；这一轮曝光后才短短不过几天时间，其 GitHub star 数就已经接近 7 万，真的可以说是「原地起飞」了。但 AI 红了，是非也多。伴随爆红而来的并非只有赞誉，还有一系列令人措手不及的连锁反应。
本文介绍了一个基于Qwen Embedding和Redis的知识库检索系统，在无GPU环境下实现混合检索与重排序。项目以唐诗语料为例，展示了向量化、Redis存储和工程化落地的关键技术，为资源受限场景提供了轻量级知识库检索解决方案。
即时通讯项目
Redis 提供字符串等 5 种基础数据类型，采用动态编码优化存储；单线程模型借内存与 I/O 多路复用实现高效，核心功能精简且支持丰富操作命令。
看完这篇还不过瘾？把Redis源码clone下来（重点看dict.c和ae.c）用redis-benchmark压测不同场景自己实现个简化版Redis（处理GET/SET就行）参加Redis官方认证考试（含金量up）（终极忠告）千万别死记硬背答案！面试官最想听到的是你处理线上故障的真实经历，比如那次因为DEL大Key导致集群卡顿的事故…（你懂的）
在 Redis 的使用场景中，BigKey（大键）是指那些数据量异常庞大String 类型：值大小超过 10KBHash/Set 等：元素数量超过 5000List/ZSet 等：元素数量超过 10000这些 "巨无霸" Key 就像隐藏在系统中的定时炸弹，随时可能引发性能问题。本文将深入剖析 BigKey 的方方面面。Python。
本文从 Redis 的核心数据结构、分布式机制、生产实践及源码原理等维度进行了深度解析，揭示了其在高并发场景下的性能优势与设计哲学。在实际应用中，需结合业务特点选择合适的数据结构、持久化策略与集群架构，并通过监控（如 Prometheus 采集redis_info指标）持续优化系统性能。云原生支持：更好地适配 Kubernetes 集群，实现自动化扩缩容多模数据支持：融合时序数据、地理空间数据等更
是React提供的高阶钩子函数，用于优化函数引用的稳定性。在OpenHarmony 6.0.0平台上，不仅是性能优化工具，更是确保应用稳定性的关键策略。函数引用稳定性直接影响ArkTS渲染管线的效率OpenHarmony的序列化机制对回调函数有特殊要求依赖项管理需要结合平台特性进行优化异步场景下的回调引用必须特殊处理随着React Native for OpenHarmony生态的完善，函数优化将
useMemo是React提供的性能优化钩子，用于缓存计算成本高的值。初始计算阶段：组件首次渲染时执行计算函数依赖检测阶段：每次渲染时比较依赖项数组缓存复用阶段：依赖未变化时直接返回缓存值fill:#333;important;important;fill:none;fill:none;ry:5px;ry:5px;ry:0;ry:5px;rx:0;ry:0;rx:0;ry:0;fill:#333;
《在IDEA中通过ACP协议集成ClaudeCode的实践指南》 摘要：本文详细介绍了如何在JetBrains IDEA中通过ACP(AgentClient Protocol)协议集成ClaudeCode AI工具。ACP作为新兴的开放协议，可实现AI代理与IDE的无缝对接，解决了以往需要单独开发适配器的问题。文章从ACP的基本原理讲起，逐步演示了安装claude-code-acp适配器、配置ac
智能体要做长任务，离不开记忆。但把历史一股脑塞进提示词，会带来 token 暴涨和智能体处理长上下文能力下降。随着大模型能力的跃迁，业界关注点正在从 “模型能不能做” 快速转向 “智能体能不能落地”。过去一年可以看到大量工作在提升智能体的有效性（effectiveness）：如何让它更聪明、更稳、更会用工具、更能完成复杂任务。但在真实应用里，另一个更 “硬” 的问题常常决定能否上线：高效性（eff
本文介绍了Redis准存储在电商和社交场景中的应用，重点分析了购物车和点赞功能的实现方案。购物车采用Hash结构存储用户商品数据，支持毫秒级操作，并通过持久化和定时同步保障数据安全；点赞功能利用Set结构实现高并发处理，避免重复点赞并实时统计数量。两种场景均通过Redis的高性能特性满足业务需求，同时结合数据库实现数据兜底，在性能与一致性之间取得平衡。文章提供了Java代码示例和优化建议，适合开发
用eclipse检出新项目的时候，有时会报错svn: Authorization failed
React Native的Image组件是跨平台应用中处理图片显示的核心组件，其设计初衷是提供一个简单、一致的API来加载和展示图片资源。在OpenHarmony平台上，由于系统架构与Android/iOS存在差异，图片加载和缓存机制需要特别考虑。内存占用过高：默认缓存策略可能导致内存峰值过高，尤其在列表中大量图片滚动时缓存清理不及时：应用进入后台时，缓存可能不会及时清理，影响系统资源缺乏缓存控制
自定义useFetch Hook是React生态中提升开发效率的重要实践，它封装了网络请求的复杂逻辑，为组件提供简洁的数据获取接口。在OpenHarmony平台，这种抽象尤为重要，因为需要处理平台特定的网络环境差异。本文详细探讨了在React Native与OpenHarmony 6.0.0环境下实现自定义useFetch Hook的完整方案。我们从基础设计原理出发，深入分析了OpenHarmon
useRef是React Hooks体系中的核心API之一，它创建了一个可变的引用对象，其.current属性被初始化为传入的参数。在React Native开发中，useRef访问DOM节点：通过ref属性关联到原生组件存储可变值：在组件生命周期内持久化数据在OpenHarmony环境下，useRef的工作机制与传统移动平台有显著差异。由于OpenHarmony采用ArkUI渲染引擎，React
缓存
——缓存
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